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摘要：在大数据时代背景下，数据已经成为企业经营发展的重要组成部分之一，银行作为我国主要经济产业之一，需要充分利用数据提高自身经营效益，降低经营风险。本文将重点研究在大数据时代下银行信贷风险管理体系的构建措施，通过分析大数据时代对银行信贷风险管理产生的影响，确定银行信贷风险管理实施的必要性，从而研究大数据时代下银行信贷风险管理体系的构建措施，提高银行信贷风险管理体系的建设质量。
关键词：大数据；银行信贷；风险管理
一、引言
随着互联网的快速发展，大数据逐渐进入到人们的实际生活中。大数据与传统数据技术相比，具有数据数量大、数据类型多以及实时性强等特点，采用传统的系统架构，已经无法对大量数据信息进行有效处理。因此，需要根据大数据时代的特点，对银行信贷风险管理体系进行优化完善，最终降低银行信贷风险。
二、大数据对银行信贷风险管理的影响
在当今大数据时代，对银行信贷风险管理产生的影响主要包括以下几个方面：第一，拓展数据获取渠道。在互联网快速发展的今天，大数据的种类非常丰富，获取数据的渠道也较为广泛。各个银行在实际经营管理的过程中，可以实现数据信息共享，帮助银行进一步了解贷款人员的贷款情况以及信用情况。除此之外，还可以利用第三方信息平台，进一步掌握贷款人员的消费情况甚至言论发表情况，进而掌握贷款人员的还款能力以及还款意愿［1-9］。第二，促进信贷产品更新。互联网以及大数据技术的发展，产生了大量的互联网金融企业，由于放贷速度快以及金融产品种类多，对银行信贷业务产生了一定的影响。互联网金融公司能够通过海量的客户数据，挖掘出客户的交易信息以及消费情况，了解客户的消费习惯，进而制定个性化的金融产品。在这种竞争环境下，银行要想满足客户的信贷需求，则需要进一步优化完善自身的信贷产品结构。第三，创新信贷风险评估模式。互联网金融公司在成立的初期，往往利用大数据分析系统，在互联网上对各种数据进行分析，确定其信用风险程度，进而准确判断客户的行为。这种风险评估模式更加高效和准确，尤其是在实时分析的过程中，可以为企业的决策提供相应依据，如一旦发生风险，对风险的反应速度也更加迅速。在这方面，银行也需要进一步创新风险评估模式，进而提高在该行业中的竞争力。第四，促进信贷审批流程的优化。互联网金融公司在开展信贷业务的过程中，主要利用计算机对其进行处理，客户利用客户端进行申请贷款，因此信贷业务的处理速度较快。而银行在此过程中，要想实现自身长期稳定发展，需要对信贷业务办理流程进一步优化，最终达到提高信贷业务审批效率的目的。第五，提高信贷风险业务的处理效率。信贷业务在实际开展中一旦发生风险，则资金无法全部追回，银行则会对客户的抵押资产进行拍卖，根据传统的拍卖方式，无法在短时间之内实现抵押。但是在大数据时代下，银行可以将抵押信息到互联网上，使人们进一步了解抵押资产信息，消除顾虑。同时，还可以充分利用大数据技术，确定购买者的购买意向，保证最终匹配的精准性。
三、实施银行信贷风险管理的必要性
银行信贷风险管理工作的必要性主要包括以下几方面内容：第一，符合当今社会的技术要求。大数据正在逐渐改变传统行业，信贷风险管理引入大数据不仅有利于金融机构信贷业务优化处理，还可以借助大数据信息挖掘优势，更加前瞻性地分析影响贷款资产安全、收益的各类风险因素。数据挖掘分析技术在西方商业银行风险控制中早已被应用，大数据的出现为中国银行业在全新的平台上与西方商业银行竞技提供了难得机遇。当今，银行大数据应用总体呈现两种趋势：传统银行加大与数据服务商合作；新兴互联网金融企业利用自身技术优势积极拓展大数据在信贷业务中的应用。传统银行与新兴金融对大数据的追逐，无疑将加快银行业整体信贷风险管理的量化进程，而紧跟竞争对手的步伐，是在竞争中寻求获胜的必要前提和基本条件。第二，有效应对复杂的风险局势。一方面，金融市场化改革不断向纵深发展，大量金融创新推动着市场深刻变化；另一方面，经济转型在从宏观上助推国民经济长远发展的同时，也对银行研判经济周期、行业态势、区域风险特点、客户风险走势等方面提出更高要求。目前，银行已经形成了较为完善的信贷信息化体系，并且已经积累了一定的数据信息，信贷业务管理工作以及其他工作的开展难度逐渐降低。同时，银行也具备了基本的数据分析以及挖掘数据的经验，各个银行在存储数据信息的同时，也认识到信贷风险控制的重要性，并形成了风险自动识别、批量监控等工作机制，完善了信贷风险管理体系，同时也积累了大量的经验。在大数据时代下，数据成为金融企业制胜的关键性因素，大数据的有效管理和挖掘将成为商业银行未来竞争和业务增长的基础，并日益成为商业银行最为重要的生产要素和战略资本。银行作为经营风险的企业，必须在这一过程中掌握与大数据发展相适应的风险防范控制能力，进而实现自身在大数据时代下的稳定发展。
四、大数据时代银行信贷风险管理体系构建措施
（一）优化信贷产品结构。利用大数据对信贷产品结构进行优化完善，可以降低银行信贷风险，进而实现对风险的有效管理。信贷产品结构指的是在信贷资产中，各个组成部分之间存在的内在联系，包括信贷产品在各个地区以及各个行业之间的投放情况，所以对信贷产品的结构进行优化，可以提高信贷产品的实际应用效率，避免信贷风险。在经济不断发展的今天，在社会环境中具有优势的企业，则在今后发展中可能出现衰退等情况，而新兴的产业以及产品，则需要投入一定的信贷产品。另外，如果信贷产品数量偏少，不仅会影响银行信贷业务的有效拓展，还会阻碍社会的进一步发展。所以，利用大数据，对社会以及客户的实际需求进行分析，简化没有发展优势的业务，对未来社会发展中需求量较大的业务进行拓展，充分挖掘优质客户，并对其展开针对性服务。这种方式不仅能够实现银行业务的有效拓展，还能够降低银行信贷风险，促进银行持续健康稳定发展。在评价银行信贷风险的过程中，传统方法往往是根据企业的财务报表以及信用报告进行，这种评价模式无法对不同行业以及不同客户进行准确分析。如将大数据技术应用到其中，可以充分挖掘社会信息以及客户信息，提高数据维度，使人们能够更加深入地了解数据信息，提高银行决策的准确性和有效性。根据不同的客户类型，建立不同的信贷产品，在满足市场发展需求的同时，提高获客效率，降低信贷产品研发成本，进而达到降低银行信贷风险的目的。
（二）全面搜集客户信息。银行在进行放贷工作之前，需要充分全面的了解客户信息，确定客户是否具备还款能力、是否符合发放贷款的条件，在此过程中，可以从以下两个方面进行：第一，外部渠道。各个银行之间开展数据共享，放贷银行可以确定客户在各个银行中的实际存款以及资金流水情况。银行还可以与数据分析公司、技术公司以及电子商务网站进行合作，充分利用外部信息资源，对客户的收支情况以及消费水平进行分析，拓展银行在放贷之前数据信息的涵盖范围。第二，内部信息渠道。建立具备主导权利的互联网金融平台，丰富互联网信贷产品以及理财产品，并逐渐积累PC端以及互联网平台上，以及银行的信贷数据、理财交易数据、信用数据等，跟进支付宝支付以及微信支付等，得到消费者的消费数据信息，从而深入了解客户的信用情况，为接下来的数据分析提供条件。在对用户数据信息进行有效收集管理的过程中，还需要对数据进行交叉验证，保证数据信息的真实性和有效性，一旦出现数据信息不真实等情况，会在增加大数据分析成本的同时，对分析结果产生影响，导致最终信贷决策出现失误。所以，银行在实际经营中，需要对数据收集工作机制进行优化完善，为大数据分析工作的有效开展提供条件，保证信贷风险管理工作的有效开展。
（三）创新银行信贷风险管理模式。在大数据时代，银行需要改变传统的信贷风险管理模式，在原有信用评价机制的基础上，将大数据技术应用到其中，充分挖掘数据，并根据数据库中的用户信息，建立有针对性的银行信贷风险评估模型。银行信贷风险评估模型需要利用各种数据，并对其进行分析统计，最终对数据进行汇总管理，确定顾客可能出现违约情况的概率，进而确定银行信贷中可能出现亏损的情况。根据银行数据管理以及监督管理条例，确定是否可以放贷。在建立银行信贷风险评估模型之前，需要对各种数据挖掘方式进行比较分析，同时确定数据库中的数据特征，进而确定最适合银行信贷实际情况的模型。在模型建立之后，需要计算模型评估效率以及准确率，如果以上两项指标没有达到标准，则需要进一步调整模型。一旦确定银行信贷风险评估模型，可以在该模型的基础上对信贷流程进行简化处理，不断提高信贷业务的开展效率，保证银行信贷风险管理质量。另外，银行还需要保证大数据专业人才的招聘工作，并对其展开定期培养。高质量的大数据分析工作，不仅需要相关人员具备数据分析以及数据挖掘的能力，还要熟悉银行在实际经营中的各项业务，根据信贷产品类型的不同，建立针对性的信贷产品模型。所以，银行中的大数据分析人员需要具备计算机能力、数据分析能力、金融分析能力等，银行要想对以上类型人才进行有效培养，则要建立系统观点，促进各个部门之间相互交流，相互联系。
（四）实时关注资金流动方向。银行在完成信贷业务之后，需要时刻关注客户资金的流动方向，建立远程化以及自动化的资金流动监督管理中心，这种方式可以改变传统业务线中的单一、客户孤立以及账户独立等现象，进而建立上下联动、业务关联的管理体系，形成全面系统的资金风险监测网点。在此基础上，建立同行业之间的信息平台共享功能，对资金在银行中的往来进行监督管理。其中包括资金流出情况的监督管理以及贷款用途等，避免出现资金他用等情况发生。同时，分析对比客户账户明细情况，判断贷款人员的实际收入，或者贷款企业的生产经营情况，确定是否存在异常现象。另外，时刻关注抵押物资价值变动情况，分析其可能对银行收益产生的影响。所以，在大数据环境下，银行需要将发放贷款之后的监督管理工作，从传统的人工监督管理逐渐转变为系统自动监督管理，这种方式能够保证整个风险管理的准确性以及有效性。当今时代，我国经济得到了快速发展，银行在实际经营中受到了互联网金融企业的挑战，在市场中的竞争压力逐渐增大，而在内部经营中，存在的风险也越来越高。在这种情况下，银行利用大数据技术对信贷风险进行管理，是银行信贷风险管理发展的主要方向，同时也是银行信贷风险管理优化的必要措施。
（五）提高数据环境的安全性。声誉风险是银行信贷风险中的重要组成部分，一旦出现客户隐私信息泄露的情况，则会严重影响银行在社会中的声誉。随着大数据技术应用范围越来越广，泄露数据信息的风险也逐渐提升。银行需要建立相应的规章制度，保证数据信息的安全性。在此过程中，做好查询以及授权工作，建立数据信息安全管理制度，实现对客户数据信息的有效保护和安全使用。需要对数据管理人员制定针对性强的管理规章制度，降低数据管理人员的操作风险以及道德风险，提高大数据应用的整体水平，避免出现数据信息丢失等情况。尤其是在大数据时代下，银行信贷风险管理较为复杂，其中涉及到数据的收集、传输以及存储等工作，数据在当今时代属于较为宝贵的资源，所以在实际应用管理中经常出现窃取数据的情况，甚至部分人员利用不正当手段，导致数据丢失。一旦出现数据丢失以及被破坏的现象，则会对银行以及客户造成严重损失，其中最关键的一点是防止黑客攻击，许多黑客为了自身经济利益，对银行的数据存储系统进行攻击，加上大数据技术属于新型技术，存在较高的安全隐患。因此，银行需要为信贷数据建立一个安全的存储环境，充分认识安全管理的重要性，并将这一理念应用到银行信贷风险管理中。
六、结束语
综上所述，在大数据时代，对银行信贷风险管理体系进行优化完善，降低了银行信贷风险，为银行的可持续发展提供了条件。本文从信贷产品结构、银行信贷风险管理模式、资金流动方向以及数据环境安全等方面进行分析，为建立全面高效的银行信贷风险管理体系建言献策，为银行信贷风险管理工作在大数据环境下的开展提供参考。
作者:官焕宇 单位:重庆农村商业银行
